как скомпилировать код питон

Компиляция программы на python 3 в exe с помощью программы cx_Freeze

Наверняка, у каждого Python-программиста возникало непреодолимое желание, а изредка и реальная потребность, скомпилировать свою программу на python в exe файл. Сегодня я расскажу, как это сделать с помощью программы cx_Freeze.

Вопрос 1: а оно надо?

Прежде, чем начинать компилировать программу, нужно убедиться, что это действительно необходимо.

Поэтому, если вы будете использовать программу сами или на компьютерах тех, кто её будет использовать, будет стоять интерпретатор python, то вам не нужно её компилировать.

Установка cx_Freeze

Если компилировать программу на python всё-таки нужно, то скачиваем cx_Freeze с http://www.lfd.uci.edu/

gohlke/pythonlibs/#cx_freeze (так как в ней нет одного неприятного бага, который есть в официальной версии).

Затем устанавливаем, не забывая правильно выбрать директорию, где расположен python.

Компиляция

Компилировать будем программу «блэкджек» (файл 21.py) (кому лень смотреть, привожу полный исходный код).

Создаём в папке с программой файл setup.py с содержимым:

Переходим в командную строку (обычно Пуск → Стандартные → Командная строка). Переходим в папку с программой (в моём случае D:\Dima\py). Запускаем команду C:\Python34\python.exe setup.py build (вместо C:\Python34 нужно написать папку, куда установлен python).

Начнется процесс сборки, в котором cx_Freeze может выдавать предупреждения, но, скорее всего, они не повлияют на работу программы.

Поздравляю! В папке build теперь есть ваша папка с исполняемым файлом!

Заметьте, не файл, а папка! Все остальные файлы также нужны для работы программы (да, это недостаток cx_Freeze). К тому же, при завершении программы окно сразу закрывается (а не ждет нажатия клавиши), поэтому в конец программы нужно дописать что-то вроде:

И скомпилировать ещё раз.

Также можно создать msi-архив командой C:\Python34\python.exe setup.py bdist_msi.

Разумеется, при компиляции более сложных программ вы можете столкнуться с более сложными проблемами.

Для их решения следует воспользоваться официальной документацией.

Источник

Python — высокоуровневый язык программирования общего назначения, ориентированный на повышение производительности разработчика и читаемости кода.

Хочется отметить, что для меня Python является одним из самых интересных, мощных языков программирования. С ним я познакомился примерно в 2016 году и только спустя год осознал всю его мощь и красоту.

pip – система управления пакетами, которая используется для установки и управления программными пакетами, которые написаны на Python. Если кратко, то pip – это файловый менеджер языка Python.

pyinstaller – программа, которая собирает все зависимости и python-приложение в один пакет и превращает его в исполняемый файл для Windows, Linux, MacOS.

Для начала, нам нужно установить pyinstaller с помощью pip. Пишем команду в командной строке:

Если вы используете Linux и у вас не установлен pip, то просто напишите команду:

На Windows, если вы не изменяли конфигурации установки Python, проблемы отсутствия pip у вас возникнуть не должно.

Вторым шагом будет переход в директорию с нашим проектом. Просто копируем путь и с помощью команды cd (наш путь) переходим в директорию, для Linux и Windows команда одинаковая.

Сделаем мы это с помощью установленного пакета pyinstaller.

Давайте разберем каждый флаг, они не обязательно все вам понадобятся.

Так же подписывайтесь на обновления сайта, тут будет ещё много интересного!

Источник

Как создать exe файл для Python кода с помощью PyInstaller

Установка PyInstaller

Установка PyInstaller не отличается от установки любой другой библиотеки Python.

Вот так можно проверить версию PyInstaller.

Я использую PyInstaller версии 4.2.

Создание exe файла с помощью PyInstaller

PyInstaller собирает в один пакет Python-приложение и все необходимые ему библиотеки следующим образом:

Возьмем в качестве примера простейший скрипт на Python c названием simple.py, который содержит такой код.

Создадим один исполняемый файл. В командной строке введите:

Python создает каталог распространения, который содержит основной исполняемый файл, а также все динамические библиотеки.

Вот что произойдет после запуска файла.

Добавление файлов с данными, которые будут использоваться exe-файлом

Есть CSV-файл netflix_titles.csv, и Python-script, который считывает количество записей в нем. Теперь нужно добавить этот файл в бандл с исполняемым файлом. Файл Python-скрипта назовем просто simple1.py.

Создадим исполняемый файл с данными в папке.

Можно увидеть, что файл теперь добавляется в папку DIST вместе с исполняемым файлом.

Также, открыв spec-файл, можно увидеть раздел datas, в котором указывается, что файл netflix_titles.csv копируется в текущую директорию.

Добавление файлов с данными и параметр onefile

Скрипт обновлен для чтения папки TEMP и файлов с данными. Создадим exe-файл с помощью onefile и add-data.

После успешного создания файл simple1.exe появится в папке DIST.

Можно скопировать исполняемый файл на рабочий стол и запустить, чтобы убедиться, что нет никакой ошибки, связанной с отсутствием файла.

Дополнительные импорты с помощью Hidden Imports

Исполняемому файлу требуются все импорты, которые нужны Python-скрипту. Иногда PyInstaller может пропустить динамические импорты или импорты второго уровня, возвращая ошибку ImportError: No module named …

Для решения этой ошибки нужно передать название недостающей библиотеки в hidden-import.

Например, чтобы добавить библиотеку os, нужно написать вот так:

Файл spec

Файл spec — это первый файл, который PyInstaller создает, чтобы закодировать содержимое скрипта Python вместе с параметрами, переданными при запуске.

PyInstaller считывает содержимое файла для создания исполняемого файла, определяя все, что может понадобиться для него.

Если у вас есть какое-либо из нижеперечисленных требований, то вы можете изменить файл спецификации:

Например, есть скрипт simpleModel.py, который использует TensorFlow и выводит номер версии этой библиотеки.

Компилируем модель с помощью PyInstaller:

После успешной компиляции запускаем исполняемый файл, который возвращает следующую ошибку.

Исправим ее, обновив файл spec. Одно из решений — создать файл spec.

Команда pyi-makespec создает spec-файл по умолчанию, содержащий все параметры, которые можно указать в командной строке. Файл simpleModel.spec создается в текущей директории.

Если использовать параметр по умолчанию или onedir, то вместе с exe-разделом будет также и раздел collect.

Можно открыть simpleModel.spec и добавить следующий текст для создания хуков.

Создаем хуки и добавляем их в hidden imports и раздел данных.

Файлы хуков расширяют возможность PyInstaller обрабатывать такие требования, как необходимость включать дополнительные данные или импортировать динамические библиотеки.

Обычно пакеты Python используют нормальные методы для импорта своих зависимостей, но в отдельных случаях, как например TensorFlow, существует необходимость импорта динамических библиотек. PyInstaller не может найти все библиотеки, или же их может быть слишком много. В таком случае рекомендуется использовать вспомогательный инструмент для импорта из PyInstaller.utils.hooks и собрать все подмодули для библиотеки.

Скомпилируем модель после обновления файла simpleModel.spec.

Скопируем исполняемый файл на рабочий стол и увидим, что теперь он корректно отображает версию TensorFlow.

Вывод:

PyInstaller предлагает несколько вариантов создания простых и сложных исполняемых файлов из Python-скриптов:

Источник

Как скомпилировать Python

Я хочу рассказать об удивительном событии, о котором я узнал пару месяцев назад. Оказывается, одна популярная python-утилита уже более года распространяется в виде бинарных файлов, которые компилируются прямо из python. И речь не про банальную упаковку каким-нибудь PyInstaller-ом, а про честную Ahead-of-time компиляцию целого python-пакета. Если вы удивлены так же как и я, добро пожаловать под кат.

Объясню, почему я считаю это событие по-настоящему удивительным. Существует два вида компиляции: Ahead-of-time (AOT), когда весь код компилируется до запуска программы и Just in time compiler (JIT), когда непосредственно компиляция программы под требуемую архитектуру процессора осуществляется во время ее выполнения. Во втором случае первоначальный запуск программы осуществляется виртуальной машиной или интерпретатором.

Если сгруппировать популярные языки программирования по типу компиляции, то получим следующий список:

Ahead-of-time compiler: C, C++, Rust, Kotlin, Nim, D, Go, Dart;

Just in time compiler: Lua, С#, Groovy, Dart.

В python из коробки нет JIT компилятора, но отдельные библиотеки, предоставляющие такую возможность, существуют давно

Смотря на эту таблицу, можно заметить определенную закономерность: статически типизированные языки находятся в обеих строках. Некоторые даже могут распространяться с двумя версиями компиляторов: Kotlin может исполняться как с JIT JavaVM, так и с AOT Kotlin/Native. То же самое можно сказать про Dart (версии 2). A вот динамически типизированные языки компилируются только JIT-ом, что впрочем вполне логично.

При запуске виртуальная машина сначала накапливает информацию о типах переменных, затем после накопления статистики, запускается компиляция наиболее нагруженных частей программы. Виртуальная машина отслеживает типы аргументов и переключает выполнение программы между уже скомпилированными и не скомпилированными участками кода в зависимости от текущих значений переменных.

При использовании JIT компиляции типы не очень то и нужны, ведь информация о типах собирается во время работы программы. Поэтому все популярные динамически типизированные языки программирования распространяются именно с JIT компилятором. Но как быть с AOT компиляцией кода, в котором нет типов? Меня очень заинтересовал этот вопрос, и я полез разбираться.

С апреля 2019 года эта утилита распространяется в скомпилированном виде, о чем рассказывается в блоге проекта. А для компиляции используется еще одна утилита от тех же авторов — mypyc. Погуглив немного, я нашел достаточно большую статью “Путь к проверке типов 4 миллионов строк Python-кода” про становление и развитие mypy (на Хабре доступен перевод: часть 1, часть 2, часть 3). Там немного рассказывается о целях создания mypyc: столкнувшись с недостаточной производительностью mypy при разборе крупных python-проектов в Dropbox, разработчики добавили кеширование результатов проверки кода, а затем возможность запуска утилиты как сервиса. Но исчерпав очевидные возможности оптимизации, столкнулись с выбором: переписать все на go или на cython. В результате проект пошел по третьему пути — написание своего AOT python-компилятора.

Дело в том, что для правильной работы mypy и так необходимо построить то же синтаксическое дерево, что и интерпретатору во время исполнения кода. То есть mypy уже “понимает” python, но использует эту информацию только для статистического анализа, а вот mypyc может преобразовывать эту информацию в полноценный бинарный код.

Думаю тут многие решили, что разобрались в вопросе того, как скомпилировать динамически типизированный python-код. Python c версии 3.4 поддерживает аннотацию типов, а mypy как раз и используется для проверки корректности аннотаций. Получается, python как бы уже и не динамически типизированный язык, что позволяет применить AOT компиляцию. Но загвоздка в том, что mypyc может компилировать и неаннотированный код!

Функция bubble_sort

Для примера рассмотрим функцию сортировки “пузырьком”. Файл lib.py:

У типов нет аннотаций, но это не мешает mypyc ее скомпилировать. Чтобы запустить компиляцию, нужно установить mypyc. Он не распространяется отдельным пакетом, но если у вас установлен mypy, то и mypyc уже присутствует в системе! Запускаем mypyc, следующей командой:

После запуска в проекте будут созданы следующие директории:

.mypy_cache — mypy кэш, mypyc неявно запускает mypy для разбора программы и получения AST;

build — артефакты сборки;

lib.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so — собственно сборка под целевую платформу. Данный файл представляет из себя готовый CPython Extension.

CPython Extension — встроенный в CPython механизм взаимодействия с кодом, написанным на С/C++. По сути это динамическая библиотека, которую CPython умеет загружать при импорте нашего модуля lib. Через данный механизм осуществляется взаимодействие с модулями, написанными на python.

Компиляция состоит из двух фаз:

Компиляция python кода в код С;

Компиляция С в бинарный .so файл, для этого mypyc сам запускает gcc (gcc и python-dev также должен быть установлены).

Файл lib.cpython-38-x86_64-linux-gnu.so имеет преимущество перед lib.py при импорте на соответствующей платформе, и исполняться теперь будет именно он.

Ну и давайте сравним производительность модуля до и после компиляции. Для этого создадим файл main.py с кодом запуска сортировки:

Получим примерно следующие результаты:

Ожидаемо скомпилированный код оказался быстрее (

в 2 раза), что неплохо, так как для такого результата нам потребовалось запустить лишь одну команду. Хотя от скомпилированного кода привычно ожидаешь большего.

Чтобы ответить на вопрос “как компилируется динамически типизированный код”, придется заглянуть в представление этой функции на С. Но разобрать ее будет достаточно сложно, поэтому давайте попробуем разобраться с примером попроще.

Функция sum(a, b)

Скомпилируем функцию суммы от двух переменных:

Перед запуском компиляции я ожидал увидеть примерно следующий код на С:

Однако результат оказался cущественно иным (код немного упрощен):

Рассмотрим, что тут происходит. Во-первых, так как мы не знаем типы входных переменных, функция в качестве аргументов принимает указатели на объекты класса PyObject, по сути это внутренние CPython структуры. Далее компилятор должен сложить эти объекты, но как, если настоящие типы аргументов неизвестны во время компиляции: это могут быть целые числа, числа с плавающей точкой, списки и вообще не факт, что аргументы можно складывать, тогда нужно вернуть ошибку. И что же делает в этом случае mypyc?

Как оказалось, все очень просто: он просит CPython самостоятельно сложить эти аргументы. Функция PyNumber_Add — это внутренняя функция СPython, которая доступна из расширения, ведь СPython отлично умеет складывать свои объекты.

Взаимодействие CPython c Extension можно изобразить следующим диалогом:

— А посчитай-ка мне функцию sum для A, B;

— Хорошо, но скажи сначала, сколько будет A + B;

Вот такой нехитрый прием используется при компиляции динамического кода: компилируем все, что можем, а все остальное отдаем интерпретатору.

Конечно, данный пример выглядит гротескно, но даже несмотря на такую неэффективность, mypyc позволяет добиться существенного прироста производительности, как в примере с сортировкой.

Функция sum(a: int, b: int)

Для повышения эффективности, нужно, чтобы расширение, получив управление, могло как можно дольше оставлять его у себя без обращения к CPython. Если бы у mypyc была информация о типах переменных, то он бы мог самостоятельно произвести сложение без возврата управления. Но вывести типы самостоятельно mypyc не может, он даже не контролирует код, из которого осуществляется вызов функции sum. Соответственно, ему нужно помочь, проставив аннотации вручную. Давайте посмотрим, как поменяется результирующая С-функция, если добавить аннотацию типов:

Скомпилированный результат на C (немного очищенный):

Главное, что можно заметить: функция существенно поменялась, а значит, компилятор реагирует на появление аннотации. Давайте разбираться, что изменилось.

Теперь CPyDef_sum получает на вход не указатели на PyObject, а структуры CPyTagged. Это все еще не int, но уже и не часть CPython, а часть библиотек mypyc, которую он добавляет в скомпилированный код расширения. Для ее инициализации в рантайме сначала проверяется тип, так что теперь функция sum работает только с int и обойти аннотацию не получится.

Далее происходит вызов CPyTaggetAdd вместо PyNumber_Add. Это уже внутренняя функция mypyc. Если заглянуть в код CPyTaggetAdd, то можно понять, что там происходит проверка диапазонов значений a и b, и если они укладываются в int, то происходит простое суммирование, а также проверка на переполнение:

— А посчитай-ка мне функцию sum для A, B;

— Хорошо, тогда держи ответ С.

Функция bubble_sort(data: List[int])

Настало время вернуться к функции сортировки, чтобы провести замеры скорости. Изменим начальную функцию, добавив аннотацию для data:

Скомпилируем результат и замерим время сортировки:

Источник

Установка Auto PY to EXE

Установка через pip

При помощи следующей команды можно установить текущую версию Auto PY to EXE.

Установка с GitHub

Также можно выполнить установку напрямую с GitHub. Для установки Auto PY to EXE с GitHub необходимо сначала клонировать репозиторий GitHub.

Можно также проверить версию при помощи следующей команды:

Текущая версия Auto PY to EXE 2.9.0 и теперь она установлена на ваш компьютер.

Открываем приложение

Чтобы открыть Auto PY to EXE, нужно выполнить в терминале следующую команду:

Откроется удобное приложение с GUI:

Интерфейс пользователя Auto PY to EXE

Процесс преобразования

Шаг 1. Добавляем местоположение файла

Добавляем местоположение файла

Я добавил местоположение основного файла Python моего проекта. Здесь я использую для примера один из своих проектов на Python. Это приложение с GUI, визуализирующее различные алгоритмы сортировки. О создании этого проекта можно прочитать здесь: Build a Sorting Algorithm Visualizer in Python

Шаг 2. Выбор «One Directory» или «One File»

One directory или One file

Шаг 3. Выбор «Console Based» или «Window Based»

После этого нужно будет выбрать тип приложения: консольное (Console Based) или оконное (Window Based). Если выбрать «Window Based», то это скроет весь консольный вывод приложения. Если ваш проект генерирует консольный вывод, то нужно выбрать «Console Based». Если у вас приложение с GUI или вам не нужно отображать пользователю консольный вывод, то выберите «Window Based». Я выбрал второй вариант, потому что моё приложение имеет GUI.

Console Based или Window Based

Шаг 4. Преобразование

Нажмите кнопку для преобразования

Для завершения процесса придётся немного подождать.

Папка с результатами

После завершения процесса можно будет выбрать опцию открытия папки с результатами.

Готово! Наш проект на Python теперь преобразован в исполняемый файл. Его можно запускать на других компьютерах без необходимости установки Python.

Ресурсы

На правах рекламы

Серверы для всех, в том числе, и для разработчиков! VDS с посуточной оплатой на базе новейших процессоров AMD EPYC и хранилища на основе NVMe дисков от Intel для размещения проектов любой сложности, создавайте собственную конфигурацию сервера в пару кликов!

Источник

Большой информационный справочник
Adblock
detector